Privacidade de dados em uma abordagem local
Categoria: Ensino
Justificativa: Na última década, a evolução dos dispositivos conectados à Internet estimulou uma nova onda de aplicações móveis, levando a uma quantidade sem precedentes e cada vez maior de dados. Organizações públicas e privadas estão interessadas em coletar dados dos usuários para melhorar suas aplicações e serviços. No entanto, a coleta e análise de dados gerou sérios problemas de privacidade, uma vez que esses dados podem conter informações sensíveis dos utilizadores. Logo, as organizações devem fornecer garantias rigorosas de privacidade sobre a forma como os dados dos usuários são coletados e analisados.
Objetivo geral: Compreender a coleta de dados do usuário utilizando técnica de privacidade diferencial no modelo local
Objetivos específicos: 
- Compreender o contexto de coleta de dados 
- Definir o modelo local de privacidade de dados e contrastar com o modelo central
- Definir e implementar o mecanismo de resposta randomizada 
Metodologia: Apresentação de slides com motivação e apresentação da técnica de privacidade. Implementação do mecanismo de resposta randomizada utilizando python no ambiente jupyter lab.
Público alvo: Alunos dos cursos de Sistemas de Informação e Análise e Desenvolvimento de Sistemas que tenham conhecimentos básicos de programação em python.
Principais disciplinas envolvidas: Estatística, Segurança da Informação, Algoritmos e Programação I
Carga horária:  4 Horas/Aula
Local: sala virtual – google meet
Corpo docente: José Serafim da Costa Filho

DATA/HORA

• Sáb 25/11/2023 08:00